# ИИ в разработке сайтов: где он экономит время, а где создаёт долги > Год работы с языковыми моделями в студии: на каких задачах они дают реальное ускорение, где мы перестали их использовать и как проверяем результат. Адрес: https://egerpro.ru/blog/ai-v-razrabotke-sajtov/ Обновлено: 2026-08-24 Мы используем языковые модели в ежедневной работе больше года. За это время сложилась довольно чёткая картина: на одних задачах выигрыш измеряется часами, на других — отрицательный. Делимся без восторгов и без скепсиса. ## Где выигрыш очевиден ### Разбор чужого кода Клиент приносит сайт, который делали три подрядчика подряд. Раньше на понимание структуры уходил день. Сейчас модель за полчаса даёт карту проекта: где логика заказа, откуда берутся цены, какие места опасно трогать. Проверять всё равно приходится, но стартовая точка гораздо лучше. ### Типовая обвязка Формы, валидация, обработчики ошибок, миграции, тесты на очевидные случаи. Всё, что пишется по образцу, модель делает быстрее человека и с меньшим числом опечаток. ### Тексты для интерфейса и мета-описания Заголовки страниц, описания карточек, подписи к формам, alt-тексты. Черновик от модели редактируется быстрее, чем пишется с нуля. ## Где мы перестали её применять ### Архитектурные решения Модель уверенно предлагает решение, которое выглядит разумно и разваливается на третьем требовании. Она не знает, что через полгода на этот сайт придёт обмен с 1С, а через год — мультиязычность. Такие вещи держит в голове человек, который говорил с клиентом. ### Работа с деньгами и правами доступа Расчёт скидок, проверка прав, всё, что связано с оплатой. Здесь цена ошибки слишком высока, а ошибки бывают тихими: код работает, но считает неправильно в редком случае. ### Оптимизация производительности Советы обычно правильные в общем виде и бесполезные в конкретной ситуации. Профилировщик даёт ответ за десять минут, обсуждение с моделью — за час и без гарантии. Правило студии Код от модели проходит те же ревью, что и код разработчика. Если человек не может объяснить, почему написано именно так, — переписываем. «Так предложила модель» не аргумент на ревью. ## Как это влияет на сроки и смету Мы не стали делать сайты в два раза быстрее. Сократилось время на рутину — примерно на 15–20% от общего объёма работ. Освободившееся время ушло не в скидку, а в то, что раньше делалось по остаточному принципу: тесты, документация, разбор пограничных случаев. > Модель ускоряет набор кода. Она не ускоряет понимание задачи — а именно на это уходит большая часть времени в проекте. ## Что это значит для заказчика - Скорость разработки выросла заметно, но не кратно — обещания «сайт за три дня» по-прежнему означают шаблон. - Качество кода зависит от команды, а не от инструмента: плохой разработчик с моделью пишет плохой код быстрее. - Спрашивайте подрядчика, как он проверяет результат. Если ответа нет — это риск. ## Где выигрыш измерим, а где кажущийся Заметнее всего ускоряется работа, где результат легко проверить: типовые компоненты, тесты, преобразование данных, разбор чужого кода. Проверка занимает секунды, ошибка видна сразу, и время действительно экономится. Обратная ситуация — архитектурные решения и работа в незнакомой предметной области. Ответ выглядит уверенно, а проверить его дорого: чтобы понять, что схема данных неверна, нужно дойти до середины проекта. Здесь скорость обманчива, а цена ошибки высокая. Отдельная категория — код, который работает, но никто в команде не понимает почему. Он проходит проверку сегодня и становится проблемой через полгода, когда его нужно менять. Мы ввели простое правило: в проект попадает только то, что разработчик может объяснить построчно. ## Какие долги мы за собой заметили Первый — размывание стиля. Сгенерированный код бывает написан в другой манере, чем остальной проект, и через сотню правок кодовая база выглядит собранной из кусков. Лечится ревью, но ревью стало занимать больше времени, чем раньше. Второй — устаревшие подходы. Модель охотно предлагает решения, которые были нормой несколько лет назад: старые API, лишние зависимости, приёмы, вытесненные возможностями самого языка. Это не ошибка, и тесты проходят — но проект получает груз, который потом кто-то будет разгребать. - Скорость первой версии выросла заметно, скорость доведения до сдачи — почти нет - Больше всего экономии в тестах и разборе чужого кода - Меньше всего — там, где нужно решить, как устроить систему ## Частые вопросы **Влияет ли использование ИИ на цену проекта?** Напрямую — нет. Экономия на наборе кода невелика в масштабе проекта: основное время уходит на проектирование, согласование и доведение до работоспособности. Обещание «дешевле, потому что ИИ» обычно означает экономию на проверке. **Пишете ли вы тексты сайта нейросетью?** Черновики и варианты формулировок — да. В публикацию такой текст не идёт: он гладкий и пустой, без цифр, ограничений и случаев из практики. Фактуру даёт человек, который делал работу. Инструмент полезный и уже неотделим от работы. Но он усиливает существующие процессы, а не заменяет их. Там, где процессов не было, ИИ просто ускоряет накопление технического долга.